http://www.algolit.net/index.php?title=Jouez_%C3%A0_la_R%C3%A9gression_Lin%C3%A9aire&feed=atom&action=historyJouez à la Régression Linéaire - Revision history2024-03-28T11:15:04ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.31.14http://www.algolit.net/index.php?title=Jouez_%C3%A0_la_R%C3%A9gression_Lin%C3%A9aire&diff=11803&oldid=prevAn at 18:22, 4 June 20192019-06-04T18:22:50Z<p></p>
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<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>par Algolit</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>par Algolit</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[https://gitlab.constantvzw.org/algolit/mundaneum/tree/master/exhibition/6-Learners/Game_documentation Sources sur Gitlab]</ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres quantitatifs.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres quantitatifs.</div></td></tr>
</table>Anhttp://www.algolit.net/index.php?title=Jouez_%C3%A0_la_R%C3%A9gression_Lin%C3%A9aire&diff=11610&oldid=prevManetta at 15:12, 23 March 20192019-03-23T15:12:44Z<p></p>
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<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un jeu de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un jeu de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">--------------------</ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Concept & réalisation: An Mertens</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Concept & réalisation: An Mertens</div></td></tr>
</table>Manettahttp://www.algolit.net/index.php?title=Jouez_%C3%A0_la_R%C3%A9gression_Lin%C3%A9aire&diff=11259&oldid=prevAn at 17:15, 13 March 20192019-03-13T17:15:17Z<p></p>
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<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>par Algolit</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>par Algolit</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres <del class="diffchange diffchange-inline">(</del>quantitatifs<del class="diffchange diffchange-inline">)</del>.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres quantitatifs.</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un jeu de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un jeu de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Concept & réalisation: An Mertens</ins></div></td></tr>
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</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l3" >Line 3:</td>
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<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres (quantitatifs).</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres (quantitatifs).</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un <del class="diffchange diffchange-inline">ensemble </del>de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un <ins class="diffchange diffchange-inline">jeu </ins>de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div></td></tr>
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La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique. Il existe depuis près de 200 ans. C'est un modèle attrayant parce que la représentation est très simple. En statistique, la régression linéaire est une méthode statistique qui permet de résumer et d'étudier les relations entre deux paramètres (quantitatifs).<br />
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En jouant à ce jeu, vous réaliserez qu'en tant que joueur, vous avez beaucoup de décisions à prendre. Vous découvrirez ce que signifie créer un ensemble de données cohérent, de décider ce qu’il doit inclure. Si tout se passe bien, vous ressentirez le besoin de modifier vos données afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela fait partie de l'art de l'approximation qui est à la base de toutes les pratiques d'apprentissage automatique.</div>An